# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
    predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

    predicted_label = np.argmax(predictions_array)
    if predicted_label == true_label:
        color = 'blue'
    else:
        color = 'red'

    plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                         100 * np.max(predictions_array),
                                         class_names[true_label]),
               color=color)


def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
    predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks(range(10))
    plt.yticks([])
    thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
    plt.ylim([0, 1])
    predicted_label = np.argmax(predictions_array)

    thisplot[predicted_label].set_color('red')
    thisplot[true_label].set_color('blue')


# # ------加载数据集
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
# load_data 会返回4个 numpy 数组, 分别就是 (训练图片，训练标签), (测试图片，测试标签)
# (是从服务端下载的4个文件，分别加载后返回的)
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
# 标签(0,1,2...)映射的服装具体类型
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
# 数据集的格式 (60000, 28, 28)
# 60000张图片，每张 28x28 大小
train_images.shape
# 训练集中有 60,000 个标签
len(train_labels)
# 每个标签都是一个 0 到 9 之间的整数：
train_labels
# 训练集也是一样的
test_images.shape
len(test_labels)

# ------预处理数据
# 在训练网络之前，必须对数据进行预处理。如果您检查训练集中的第一个图像，您会看到像素值处于 0 到 255 之间：
# plt.figure()
# plt.imshow(train_images[0])
# plt.colorbar()
# plt.grid(False)
# plt.show()

# 将这些值缩小至 0 到 1 之间，然后将其馈送到神经网络模型。为此，请将这些值除以 255。请务必以相同的方式对训练集和测试集进行预处理：
# (为什么要这样? - keras要求?)
# (语法注意下)
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 为了验证数据的格式是否正确，以及您是否已准备好构建和训练网络，让我们显示训练集中的前 25 个图像，并在每个图像下方显示类名称。
# plt.figure(figsize=(10, 10))
# for i in range(25):
#     plt.subplot(5, 5, i + 1)
#     plt.xticks([])
#     plt.yticks([])
#     plt.grid(False)
#     plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
#     plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
# plt.show()

# ------构建模型
# 构建神经网络需要先配置模型的层，然后再编译模型。
# 神经网络的基本组成部分是层。层会从向其馈送的数据中提取表示形式。希望这些表示形式有助于解决手头上的问题。
# 大多数深度学习都包括将简单的层链接在一起。大多数层（如 tf.keras.layers.Dense）都具有在训练期间才会学习的参数。
model = keras.Sequential([
    # 该网络的第一层 tf.keras.layers.Flatten 将图像格式从二维数组（28 x 28 像素）转换成一维数组（28 x 28 = 784 像素）。
    # 将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来。该层没有要学习的参数，它只会重新格式化数据。
    # layers.Flatten 就是展开对应的类
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

    # 展平像素后，网络会包括两个 tf.keras.layers.Dense 层的序列,。它们是密集连接或全连接神经层
    # 第一个 Dense 层有 128 个节点（或神经元）, 激活函数是 relu
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    # 第二个（也是最后一个）层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分，用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类
    keras.layers.Dense(10)
])

# ------编译模型
# 在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：
# 优化器/optimizer - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
# 损失函数/loss - 用于测量模型在训练期间的准确率。您会希望最小化此函数，以便将模型“引导”到正确的方向上。
# 指标/metrics - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。
# 'adam',SparseCategoricalCrossentropy,accuracy 等都keras预设的功能
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# ------训练模型
# 训练神经网络模型需要执行以下步骤：
# 1 将训练数据馈送给模型。在本例中，训练数据位于 train_images 和 train_labels 数组中。
# 2 模型学习将图像和标签关联起来。
# 3 要求模型对测试集（在本例中为 test_images 数组）进行预测。
# 4 验证预测是否与 test_labels 数组中的标签相匹配。

# 要开始训练，请调用 model.fit 方法，这样命名是因为该方法会将模型与训练数据进行“拟合”：
# train_images,train_labels 是已经加载好的数据
# model 的第一层是 layers.Flatten 正好接受 train_images 图片类型数据(如果是其他类型的数据，可以初始化不同的层)
# epochs 训练次数
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# ------评估准确率
# 接下来，比较模型在测试数据集上的表现
# 调用 evaluate 评估损失函数
# verbose 是结果展示的参数
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc, "loss ", test_loss)

# ------进行预测
# 在模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。模型具有线性输出，即 logits。您可以附加一个 softmax 层，将 logits 转换成更容易理解的概率。
probability_model = tf.keras.Sequential([model,
                                         tf.keras.layers.Softmax()])
# 这里使用的是 predict
# 目前出现过 fit, evaluate, predict, 适用于不同的场景
predictions = probability_model.predict(test_images)

# -----验证预测结果
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows * num_cols
plt.figure(figsize=(2 * 2 * num_cols, 2 * num_rows))
for i in range(num_images):
    plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 1)
    plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
    plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 2)
    plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()
